基礎知識

AIによるデータ分析を導入するポイントや活用事例を解説

AIを活用したデータ分析は、多くのビジネスシーンで取り入れられています。AIによるデータ分析とはどのようなものなのでしょうか?
当記事では、AIによるデータ分析を取り入れるメリットや事例、ポイントについて解説しています。これからAIをビジネスシーンで活用したいという方はぜひ参考にしてください。

AIを活用したデータ分析とは

AI(Artificial Intelligence)は、学習をしながら知識を増やす特徴がある人工知能です。AIを活用したデータ分析では、ディープラーニングなどの機械学習技術を用いて、大量のデータをAIが学習し売上やユーザーのニーズを推測します。

AIによるデータ分析は、人間が行うより迅速かつ正確なため、信頼度が高いためビジネスシーンでの導入が進んでいます。データ分析では、現状の把握はもちろん、高度な推論やデータマイニングが可能です。

なお、AIを活用してデータ分析をするためには、Pythonというプログラミング言語が使用できる人材が必要になるケースがあります。しかし、AIに学習させるためのスキルがある技術者は数少なく、作業をAIツールで代用するケースがあります。

AIによるデータ分析を企業が導入する3つのメリット

AIによるデータ分析を、企業が導入するメリットを知っておきましょう。

【AIデータ分析を導入する3つのメリット】

  • 人的ミスを防止できる
  • 高速分析で必要な情報が得られる
  • 業務が効率化し生産性向上につながる

人的ミスを防止できる

AIを導入することで、データ分析の際に起こる人的なミスを防ぐことができます。AIは事前に学習したルールに基づいて動作するため、データ分析において人間が見落としやすい小さな変化も検出できるためです。

人間が行う作業でミスをゼロにすることは困難であり、大量のデータを扱い繰り返しが多い作業では、疲れや不注意によるミスが増える可能性が高いです。また、人的なデータ分析では、分析者の主観が入る可能性もあります。

データ分析にAIを活用することで、能力や健康状態によるパフォーマンスの差が発生することなく、客観的な分析ができます。AIの精度によって分析結果に差が出る場合がありますが、適切に学習させることで正確な分析が可能となるでしょう。

高速分析で必要な情報が得られる

AIを活用することで、高速に大量のデータを分析できます。これにより、必要な情報を素早く入手できるため、業務の効率化や迅速な意思決定が可能となります。

人間が手作業で大量のデータを分析する場合、多くの人材や時間が必要です。AIの場合、種類やハードウェアの性能によって差があるものの、人間が1日に分析できる量のデータを数分で分析することも可能です。

AIによる分析結果をいつでも確認できるようにしておくことで、その場で知りたい情報をすぐに手に入れられます。会議や商談など、意思決定を行うシーンでも必要なデータがすぐに得られるため、ビジネスが円滑に進むでしょう。

業務が効率化し生産性向上につながる

AIのデータ分析を導入することにより、業務が効率化し、生産性の向上につながります。これまで人間が手作業で行っていたデータ分析業務の自動化により、その時間を他の業務に充てられるためです。

たとえば、AIを活用して製品の品質データを分析し、不良品を検出することが可能です。人間が複数人で行う業務をAIに任せることができるため、人件費の削減と生産性の向上が期待できます。

また、業務における無駄な作業をAIによって洗い出し、手順や方法の改善につなげることも可能です。客観的な分析ができるAIを活用して作業内容を見直すことにより、業務全体の効率化につながる可能性があります。

さらに、AIで過去のデータを学習して分析させることにより、ビジネスの現状だけでなく売上や集客数などの予測も可能です。AIによる未来の予測を参考にして、適切な業務内容や効率的な業務の進め方を決めることも、生産性の向上につながるでしょう。

AIによるデータ分析の注意点

AIによるデータ分析を導入する前に、いくつかの注意点を確認しておきましょう。

【AIデータ分析の注意点】

  • AI人材が不足している
  • 適切なデータ管理が必要になる
  • インプットのためのデータ蓄積が必要になる
  • データクレンジングが必要になる

AI人材が不足している

AIを導入する場合、開発や運用を行う人材の確保が必要です。しかし、AIを使いこなすための専門的な知識とスキルをもつ「AI人材」が不足しているのが現状です。

ビジネスのためのデータ分析ができるデータサイエンティストは、プログラミングや統計学の知識を必要とするため、採用や育成にはコストがかかります。そのため、AIによるデータ分析の導入を検討する際は、採用や育成によって人材を確保できそうか確認しましょう。

なお、専門知識がなくても利用できるAIデータ分析ツールや自社に適したAIツールの開発を外注することで人材不足を解決できる可能性があります。人材確保の目途が立たない場合は、AIデータ分析ツールや専用ツールの開発を検討してみてください。

適切なデータ管理が必要になる

AIによる正確なデータ分析を行うためには、適切なデータ管理が必要となります。データ分析では、顧客情報や自社データなど機密情報を学習させるケースもあるためです。

顧客情報や自社の非公開データを利用した分析では、情報漏洩に注意が必要です。データの暗号化や、セキュリティ性が高いクラウドの導入などにより対策をしましょう。

また、データが多く保管場所がない場合は、DWH(データウェアハウス)という大量のデータを保管するためのサービスの利用の検討が必要です。DWHでは、大量のデータを分析のために最適化して保管できます。

インプットのためのデータ蓄積が必要になる

機械学習を利用してデータ分析を行う場合、インプットのためのデータが必要です。機械学習におけるインプットのためのデータは「教師データ」と呼ばれます。

たとえば、売上や需要の予測には過去のデータが必要です。精度の高い予測を行うためには、過去の販売実績や顧客の属性、集計期間における市場の状況など、幅広い項目の教師データを蓄積させなければなりません。

集めた教師データの期間が短いと、分析結果に偏りが生じやすく、AIの精度が低下する恐れがあります。AIデータ分析の精度を高めるためには、長期間における情報を収集して蓄積させましょう。

データクレンジングが必要になる

AIによる分析で画像や音声を利用する場合、収集したデータを適切な形に処理する必要があります。データの形を処理することをデータクレンジングと言い、自動で行えない作業のため人材の確保が必要です。

データクレンジングは、データの不備の修正や、複数のデータの形式を揃える等の作業を行い、データ分析の精度を高める作業です。適切に実施されなかった場合、売上予測やエラーの検出などが正確におこなわれず、ビジネスに支障が出る恐れもあります。

データクレンジングは手作業で行うため手間がかかりますが、AIによるデータ分析の精度を高めるための重要な作業です。データの構造がAIの形式と違う場合もあるため、都度クレンジング作業を行いましょう。

AIによるデータ分析の活用事例

ビジネスシーンで、AIによるデータ分析を導入した場合の活用事例を紹介します。

【AIデータ分析の活用事例】
AIデータ分析の活用事例  概要
仕入のための商品需要の予測
  • 過去の売上データを分析し、仕入れ数を調整
  • 在庫管理の効率化や過剰在庫の軽減につながる
見積の自動作成
  • 手動で行っていた見積作成をAIにより自動化
  • 担当者の負担軽減と、顧客対応のスピードアップにつながる
WEBサイト上で
おすすめ商品の表示
  • 顧客の購入履歴や検索履歴をAIが分析し、WEBサイト上におすすめ商品として表示
  • 関心の高い商品が表示されるため、購入につながりやすい
顧客対応業務の効率化
  • アンケートの結果や、これまでの問い合わせ内容をAIが分析し最適な回答を提示
  • 迅速な回答ができ、顧客満足度の向上につながる
イベントの来場者数予測
  • 天候や曜日、会場の場所などのデータをAIが分析してイベントへの来場者数を予測
  • 当日のスタッフ数や配布物の発注数の参考とする
サービスの解約傾向のデータ化
  • 提供しているサービスが解約されやすい時期や理由をAIが分析
  • 解約の可能性が高い顧客を予測し、継続してもらうための対策を提示

たとえば、生鮮食品を扱うスーパーマーケットでは、商品の適切な仕入れ数を把握するためにAIのデータ分析を活用できます。商品ごとの売れ行きや、天候による売り上げデータの分析により、適切な仕入れ数の予測が可能です。

また、自社サービスを解約した顧客のデータから、解約の可能性が高い顧客を抽出している事例もあります。AIの客観的な分析により、新たな商品を進めることや、継続につなげるための営業を行うなどの対策につなげています。

AIデータ分析は、業務の効率化や自動化などさまざまな活用方法があります。過去のデータや学習に基づいた予測により企業の損失を防げる可能性もあるため、自社の抱える課題に合わせてAIのデータ分析を活用しましょう。

AIによるデータ分析を行うために必要な3つのスキル

AIによるデータ分析を行うためには、いくつかのスキルが必要です。

【AIデータ分析に必要な3つのスキル】
スキル 解説
プログラミングスキル
  • AIシステム構築のためのPythonを用いたプログラミング技術
  • ツールで代用できるケースがある
基礎数学・統計学を活用するスキル
  • 機械学習について学ぶためには基礎数学の知識が必要
  • 統計学を学び解析方法パターンを知っておく必要がある
データを適切に取り扱うスキル
  • 多くのデータの中から有益な情報を抽出するスキル
  • データ操作のための指示だしについての学習が必要

たとえば、AIによるデータ分析を活用するためには、Python(パイソン)などのプログラミング言語を用いたシステムの構築が必要です。既存のツールで代用する方法もありますが、自社のニーズに合わせてカスタマイズすることが難しく、対応範囲が限られる可能性があります。

ほかにも、AIを運用していく上では、機械学習や統計学など専門的な知識やスキルが必要となる場面があります。AIは日々進化しているため、プログラミングやデータ処理に柔軟に対応できる人材を確保することが求められるでしょう。

AIによるデータ分析を導入する流れとポイント

ビジネスシーンでAIによる分析を導入する流れと、各段階におけるポイントを確認しておきましょう。

【AIデータ分析を導入する流れとポイント】
流れ 概要/ポイント
① 目的を明確に
設定する
  • 具体的な数値目標を設定し、AI分析のゴールを明確にする
  • 目標達成のために必要なデータや分析方法を検討する
  • AIデータ分析の必要性を再検討する
② データを準備して
前処理をする
  • 事前に必要なデータの種類を精査しておく
  • 自社データが不足している場合は、他社が公開しているオープンデータも活用する
  • 収集したデータをAIに取り込める形式に調整する
③ モデルを作成し
評価する
  • 機械学習やディープラーニングなどのアルゴリズムにより「予測」や「分類」などのモデルを作成する
  • 作成したモデルの評価、改善により精度を高める
  • データの質や使用するアルゴリズムによってAIの精度が変わるため、適切な学習が必要となる

AIデータ分析を導入するには、まず導入の目的を明確にすることが大切です。「売上を20%アップさせたい」「コストを10%軽減したい」などの具体的な数値目標を設定することにより、AI導入後の適切な運用方法のほか、AIデータ分析の必要性も確認できます。

AIの導入が決まったら、設定した目標を達成するために必要となるデータを収集します。データに誤りや欠損がある場合、AIによるデータ分析の精度が低下する恐れがあるため、必要なデータの検討と収集したデータの精査を充分に行うことが大切です。

必要なデータが揃ったら、機械学習やディープランニングなどのアルゴリズムを使用して、AIデータ分析のモデルを作成します。AIの精度を高めるためには、継続的にモデルを評価し、必要に応じて最新のデータへの更新をおこなってください。

流れに沿ってAIを適切に運用することで、企業の課題解決や業務改善に役立てることができるでしょう。

まとめ

AIによるデータ分析を利用することは、人的ミスの防止や企業の生産性向上などさまざまなメリットがあります。過去のデータを分析し、売上予測や問い合わせに対する適切な回答の提示などにも活用されています。

しかし、AIによるデータ分析をビジネスで導入する場合、AI開発や運用を行うための人材を確保する必要があります。AIを適切に扱うためには専門的な知識や技術が求められますが、AIを扱える人材は限られており、教育にも多くの時間がかかります。

AIによるデータ分析を活用している企業のほとんどが、専門家に依頼したりツールを導入したりしています。自社の予算や人材などを考慮して、適切な方法でAIによるデータ分析を導入しましょう。

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